MAPR HBase and lzo installation

最新推荐文章于 2025-11-26 20:23:01 发布
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#大数据

博客给出了MapR文档中关于HBase的介绍链接，HBase属于大数据领域相关内容，可通过该链接进一步了解HBase的详细信息。
全网最细致的 HBase 内核解析
JavaMonsterr的博客
06-18 410
HBase 架构组件物理上，Hbase 是由三种类型的 server 组成的的主从式（master-slave）架构：当然底层的存储都是基于 Hadoop HDFS 的：RegionsHBase 表（Table）根据 rowkey 的范围被水平拆分成若干个 region。每个 region 都包含了这个region 的 start key 和 end key 之间的所有行（row）。Regions 被分配给集群中的某些节点来管理，即 Region Server，由它们来负责处理数据的读写请求。每个 Regi
HBase and MapR-DB: Designed for Distribution, Scale, and Speed
chy2169的博客
01-01 420
HBase and MapR-DB: Designed for Distribution, Scale, and Speed 前言 最近看了一片文章，收获良多。由于是文章是英文版，国内的翻译看着有点不得劲，所以利用闲暇时间自己翻译了下，以便自己复习。 正文 Apache HBase是运行在Hadoop集群之上的数据看。HBase不是传统的关系型数据库，为了实现更好的可扩展性，它放松了传统关...
Mapr与Hbase工作
maoxiao_jsd的专栏
01-02 895
Apache的HBase的™是Hadoop的数据库，分布式，可扩展性，大数据存储。 你可以使用Apache HBase的，当你需要随机，实时读/写访问到您的大数据。该项目的目标是非常大的表托管 - 数十亿的列行的X百万 - 集群之上的商品硬件。Apache的HBase的是一个开源，分布式，版本，面向列的商店后，谷歌的Bigtable模型：一个分布式存储系统由Chang等结构化数据。就像Bigta
Mapr 安装hadoop的组件(三)——安装hbase
maoxiao_jsd的专栏
12-30 1500
HBase的是Hadoop的数据库，它提供了随机，实时读/写访问非常大的数据。 请参阅  安装HBase的  了解有关使用HBase的与MAPR请参阅  设置压缩与HBase的  信息有关压缩HFILE存储请参阅  运行MapReduce作业与HBase的  了解有关使用MapReduce的与HBase的见  HBase的最佳实践  为HBase的技巧和窍门 HBase的安装 哪
MapR对HBase和HDFS的改造
ArivnXu的博客
04-13 411
https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/ 介绍了Mapr对HBase和HDFS的优化改造，通过放弃追加写来避免compaction、通过用C/C++重写避免JAVA的GC。其宣称性能可达到开源HBase的5倍。 文章中对HBase的分析也很到位，非常好的博客
HBase架构深入解析(一)
微步的博客
06-04 397
前记公司内部使用的是MapR版本的Hadoop生态系统，因而从MapR的官网看到了这篇文文章：An In-Depth Look at the HBase Architecture，原本想翻译全文，然而如果翻译就需要各种咬文嚼字，太麻烦，因而本文大部分使用了自己的语言，并且加入了其他资源的参考理解以及本人自己读源码时对其的理解，属于半翻译、半原创吧。HBase架构组成HBase采用Master/Sl...
Mapr与Hbase工作(二)——HBase的升级
maoxiao_jsd的专栏
01-02 1030
此页面包含了描述如何在MAPR分布为Apache Hadoop的HBase的升级了以下主题： 更新资料库或下载的软件包移植配置文件规划升级特定版本的注意事项升级软件配置群集的新版本 在升级之前，请确保MAPR核心软件的群集上的版本支持HBase的你想升级到的版本。见HBase的发行说明。 更新资料库或下载的软件包 MAPR的RPM和DEB库总是包含推荐为MAPR核心的最新版
HBase1.2官方文档——HBase and MapReduce
weixin_30482383的博客
09-18 359
HBase 和 MapReduce Apache MapReduce是一个用来分析海量数据的软件框架，也是Apache Hadoop最常用的框架。MapReduce本身超出了这个文档的范围。MapReduce2（MR2）现在是YARN的一部分。 在http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapr...
HBase与Hive的集成
ZYN的博客
01-06 1785
文章目录HBase与Hive的集成1、HBase与Hive的对比2、HBase与Hive集成使用案例一：(不常见，为案例二做准备)案例二：HBase中已经存储了某一张表，在Hive中创建一个外部表来关联HBase中的这张表 HBase与Hive的集成 1、HBase与Hive的对比 Hive 数据仓库：Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。 用于数据分析、清洗：Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高。 基于HDFS、MapR
Mapr与Hbase工作(三)——启用HBase的访问控制
maoxiao_jsd的专栏
01-02 1409
开始在3.0版本中MAPR分布的Hadoop，HBase的支持访问控制列表（ACL）来限制用户权限在系统上。在群集上启用HBase的访问控制列表，请执行下列步骤： 对HBase的区域服务器，编辑/ opt/mapr/hbase/hbase- / conf /中的HBase-site.xml的文件，并添加以下部分： 属性>     名> hba
Streaming Architecture New Designs Using Apache Kafka and MapR Streams
09-14
本文将深入探讨"Streaming Architecture New Designs Using Apache Kafka and MapR Streams"这一主题，阐述如何利用这两种强大的工具构建高效、可扩展的流处理系统。 Apache Kafka是一种分布式流处理平台，由...
Streaming Architecture - New Designs Using Apache Kafka and MapR Streams
08-27
### 流式架构：利用 Apache Kafka 和 MapR Streams 的新设计 #### 标题与描述解析 本篇文章主要探讨了**流式架构**在当前大数据处理领域的应用，并着重介绍了两种主流的技术工具——**Apache Kafka**和**MapR ...
基于MapR的IPTV用户收视行为分析的方案与实践
01-19
互动电视业务开放平台是运营商的互联网+IPTV转型实践，是用户、终端、内容、...MapR是适合此类分析的大数据处理框架之一，结合实际需求介绍MapR的主要特点、核心组件，阐述基于MapR的分析系统的架构设计及应用效果。
轻量级日志监控与告警系统（二，上）：为 Kafka 消费者注入 CI/CD 能力，实现秒级部署闭环
m0_74234518的博客
11-23 751
摘要： 本文基于轻量级日志监控系统的初版架构，通过Git Hooks实现Kafka消费者程序的轻量级CI/CD能力，解决手动部署效率低下的痛点。采用裸仓库+post-receive钩子的方案，实现git push触发自动代码同步与服务重启，避免了Jenkins等工具的复杂部署。该改进使系统具备秒级迭代能力，为后续引入Celery、Prometheus等组件奠定自动化基础，体现"代码即配置"的DevOps理念。全文包含架构对比、实现细节及演进规划，展示如何用最小成本构建可自维护的日志处理系
淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南
Ob_API20230201的博客
11-23 927
淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！
Python在云原生微服务监控与自动化运维平台中日志处理与告警实践
2501_94182049的博客
11-23 637
开发效率高：快速实现日志解析、指标聚合和告警逻辑生态丰富：支持 Kafka、Prometheus、ElasticSearch、Celery 等易扩展与维护：模块化、异步、插件化设计性能优化灵活：批量、异步、缓存、序列化优化通过异步日志处理、实时指标聚合、告警策略和自动化运维集成，Python 能够支撑高并发云原生服务的监控需求，实现低延迟、高吞吐、可监控、可扩展的运维平台，为企业稳定运营和快速响应提供保障。
hive-----广电大数据分析
最新发布
2401_87586917的博客
11-26 530
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结
2501_94108919的博客
11-23 435
充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。
Python微服务架构在分布式电商系统中的高性能设计与实战经验总结分享
2501_94181083的博客
11-23 653
I/O 使用协程，CPU 使用进程池缓存层是真正的性能保障消息队列极大提升系统抗压能力系统组件可水平扩展是核心竞争力监控能力比性能更必要，问题才能提前预警Python 借助异步事件模型、缓存、分库分表、微服务拆分与自动扩容机制，在电商这种重 I/O 高并发的场景中完全可以支撑高性能要求。同时开发效率高、维护成本低，使其非常适合构建快速迭代的互联网核心业务服务模块。
HBase 1.2.6版本发布及压缩包解压指南
HBase通常与Hadoop的发行版一起部署，如Cloudera、Hortonworks或MapR等。 一旦确认了环境准备就绪，可以通过Apache官方网站或其他HBase镜像站点下载名为'hbase-1.2.6-bin.tar.gz'的压缩包。该压缩包是一个tar格式的...
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